Does evidence really matter? An exploratory analysis of the role ofevidence in plea bargaining in felony drug cases.
Notice bibliographique
Résumé
The majority of cases in the United States are disposed of through plea bargaining; however, this important discretionary point has received relatively little attention from researchers compared with trial and jury proceedings, and other discretionary points such as arrest and sentencing. Additionally, although evidence is considered an important factor in determining case outcomes, its influence on prosecutors' decisions regarding plea offers is less clear. In this study, we examined the potential impact of evidentiary factors, as well as other legal and extralegal factors, on two plea bargaining decisions, plea-to-a-lesser-charge offers and sentence offers, using data on felony drug cases processed by the New York County District Attorney's office. We found that prosecutors made more punitive charge offers when they had audio/video evidence, eyewitness identification(s), prerecorded buy money used by an undercover officer in a buy-and-bust operation, or had recovered currency. Of all evidence factors analyzed, only the recovery of currency predicted sentence offers. By contrast, three other factors-defendants' detention status, the presence of multiple plea offers, and prior prison sentence-had a much greater impact on charge and sentence offers. Although additional research is needed, it is possible that evidence has a greater impact at the initial stages of a case, particularly on the decision about whether to accept a case for prosecution, than it does on subsequent prosecutorial decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».